PsiQuantum이 포토닉스 기술을 활용하여 AI 데이터 센터 GPU 네트워크용 광 스위치를 개발하다 — 8x8 실험 프로토타입은 경쟁사보다

양자 컴퓨팅 회사인 PsiQuantum은 이번 주 초 발표한 내용에 따르면, 자체적인 저손실 실리콘 포토닉스(low-loss silicon photonics) 기술을 AI 데이터 센터에서 사용할 광 스위치로 전환했다고 밝혔습니다. 모든 광 스위치는 일반적으로 빛의 손실을 수반합니다. 즉, 스위치가 더 많은 빛을 받으면 반대편에 도달하는 빛이 적어지며, 이 손실량은 데시벨(decibels) 단위로 측정됩니다. 일반적인 데이터 센터 옵틱스(optics)는 절반의 빛(3 dB)이 손실되는 것을 허용할 수 있습니다. PsiQuantum의 스위치는 시연에서 일반적으로 1.2 dB의 신호만 손실하는 것으로 나타났으며, 이는 실험 테스트에서 빛의 약 4분의 1에 불과합니다. 또한 이 모든 광학 스위치(all-optical switch)는 증폭기 없이도 이러한 성능을 달성할 수 있습니다. 다만, 현재 프로토타입은 경쟁사들이 사용하는 32개에서 300개의 입출력 포트에 비해 비교적 작은 8개의 입출력(8x8) 구조이지만, 회사는 더 큰 장치 개발이 진행 중이라고 밝혔습니다.

광 회로 스위치(Optical Circuit Switch, OCS)는 빛을 광섬유에서 다른 광섬유로 전기 신호로 변환하거나 다시 변환하지 않고 곧바로 통과시킵니다. 일반적인 데이터 센터 스위치는 모든 경로마다 이러한 변환 과정을 거치기 때문에 전력을 소모하고 지연 시간(latency)이 추가됩니다. 반면, OCS는 변경 명령이 내려질 때까지 유지되는 고정된 광 경로를 사용합니다. 이 장치의 주된 단점은 스위치를 통과할 때 얼마나 많은 빛이 손실되느냐에 달려 있습니다. PsiQuantum의 스위치는 구글(Google)이나 루멘텀(Lumentum)의 작은 거울 또는 미세전기역학 시스템(MEMS)과 달리, 움직이는 부품 없이 실리콘 칩에 식각된 회로를 사용하며, 일반적인 패킷 스위치와 함께 사용될 예정입니다.

AI 클러스터가 성장함에 따라 이러한 변환을 건너뛰는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. GPU 간 데이터 전송이 빠르게 병목 현상(bottleneck)이 되고 있기 때문입니다. 광학(Optics)은 도체(copper)보다 높은 대역폭(high-bandwidth) 개선점이지만, 도체는 도달 거리에 제한이 있습니다. 비록 레이저 부족이 대안에 문제가 되기는 하지만 말입니다. 목표는 다양한 GPU 랙들이 빠르게 통신하여 하나처럼 작동할 수 있도록 통신 대역폭과 거리를 개선하는 것입니다.

PsiQuantum의 스위치와 유사한 Salience Labs가 만든 스위치와 iPronics는 내장 증폭(built-in amplification) 기능을 사용하며, 적어도 전자의 경우 2 dB 미만, 즉 손실된 빛의 37% 미만을 기록합니다. 구글의 거울 기반 스위치인 Palomar 역시 일반적으로 2 dB 미만을 유지할 수 있으며 136개의 포트를 갖추고 있습니다. Salience의 스위치는 32개, Lumentum은 300개로, 이는 8포트 프로토타입이 처리할 수 있는 광섬유(fiber) 개수 면에서 다소 뒤처진다는 것을 의미합니다.

광 회로 스위치 비교 (손실 및 크기 기준)
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MEMS 미러(움직이는 부품)

| Salience Labs OC-32M | 32×32 | 내장 증폭 후 포트 대 포트 최대 2 dB 미만 손실 (37% 미만 손실) | 300 µs 미만 | 증폭 기능이 있는 실리콘 포토닉스 칩 |
| iPronics ONE-32 | 32개 (레이아웃 미명시) | 게재되지 않음 | 300 µs 미만 | 광 증폭기가 있는 실리콘 포토닉스 칩 |

PsiQuantum의 스위치는 8x8로, 이는 입력 8개와 출력 8개를 의미하며 “모든 입력이 모든 출력에 도달할 수 있다”는 뜻입니다. 또한 “엄격하게 비차단(non-blocking)” 방식이라 이미 연결된 신호가 새로운 연결에 의해 방해받지 않습니다. 실험실에서 측정된 결과, 일반적인 삽입 손실(insertion loss)은 1.2 dB였고, 누화(crosstalk)는 40 dB (다른 포트로 새어 나가는 빛의 약 0.01%)였으며, 재구성 시간(reconfiguration time)은 3 ms 미만으로 측정되었습니다. 이 모든 수치는 “이러한 장치에 대해 설정된 초기 목표치를 초과하는” 수치입니다. PsiQuantum은 _Tom’s Hardware Premium_을 통해 손실 수치가 광섬유 대 광섬유(fiber to fiber) 기준으로 측정되었으며, 여기에는 칩에 빛을 입히고 빼내는 과정이 포함되지만 커넥터 손실은 제외된다고 밝혔습니다.

이 플랫폼은 각 구성 요소에서 매우 적은 양의 빛을 손실시키는데, 이는 양자 컴퓨터가 견딜 수 있는 총 손실량이 제한적이기 때문에 중요한 문제입니다. PsiQuantum이 2025년 _Nature_에 발표한 논문에서는 실리콘 질화물(silicon nitride) 도파관에서 미터당 최대 0.5 dB의 손실(미터당 빛의 약 11% 손실)을, 분배기(splitters)에서 0.5 밀리데시벨(millidecibels), 교차점(crossings)에서 1.2 밀리데시벨의 손실이 보고되었으며, 후자는 각각 빛의 수백분의 일 또는 그 이하에 불과합니다.

또한 이 회사는 가장 잘 발표된 실험실 결과에서 칩 대 광섬유 결합(chip-to-fiber coupling)이 약 60 밀리데시벨에 도달하여, 이는 손실되는 빛의 약 1.4% 수준이라고 밝혔습니다. 다만, 이때는 전체 광섬유 배열을 연결하지 않은 상태였습니다. 이러한 수치들은 최상의 경우를 설정한 것이지, 최악의 경우를 나타내는 것은 아니며, 포트가 추가될수록 빛이 더 많은 구성 요소를 통과하고 손실이 누적되기 때문에 64포트 스위치의 실제 성능은 달라질 수 있습니다.

허용 가능한 손실 정도는 각 링크 끝단에 사용되는 광학 장비(optics)에 따라 달라진다. 한 광학 장비 제조사는 OCS(Optical Circuit Switch)를 사용할 경우 최대 3dB의 추가 삽입 손실(insertion loss)이 발생할 수 있다고 말하지만, 해당 회사의 트랜시버(transceiver)는 이를 처리할 수 있다. Lumentum은 [Gazettabyte]에 이 스위치를 사용하여 상용 FR4, DR4, DR8 광 모듈을 구동하는 데 3dB가 충분하며, 이는 GPU 서버와 스위치를 500미터에서 2킬로미터 거리까지 연결하는 표준 플러그인 옵션이라고 밝혔다. PsiQuantum의 8x8 프로토타입은 해당 모듈들이 사용하는 파장 범위인 O-밴드(O-band)에 맞춰 설계되었다. PsiQuantum은 [Semafor]를 통해 작동 가능하려면 스위치의 삽입 손실이 2~3dB 미만이어야 한다고 밝혔다.

해당 8x8 프로토타입은 일반적인 데이터 센터 트래픽을 위해 설계되었으며, 회사가 밝힌 바에 따르면 이는 Nvidia가 제안 요청한 사양의 3dB 손실 목표치보다 훨씬 낮은 수치를 기록한다. 포트 개수는 이것이 시연용 장비임을 나타내지만, PsiQuantum은 이미 64x64 버전을 제작 준비(taped out)했으며 72x72 버전도 진행 중이며 “더 큰 장치를 적극적으로 개발하고 있다.” 빛 손실이 매우 적기 때문에 규모 확장 또한 가능할 것으로 보인다. PsiQuantum은 향후 제품에 대한 세부 사항을 공개하기는 어렵다고 밝혔지만, 손실률이 약간 더 높을 수는 있어도 전반적으로 매우 낮게 유지될 것이라고 말했다.

현재 OCS(광 스위치)의 사용 방식에서는 속도보다 삽입 손실(insertion loss)이 더 중요합니다. 가장 많은 배포를 진행한 구글은 '수만 개'에 달하는 규모로, 이 스위치를 사용하여 TPU 포드(pod) 크기를 조정하거나 고장 난 칩을 우회시키는 데 사용하며, 이 작업은 구글의 '밀리초 단위(millisecond-scale)' MEMS 스위치가 처리합니다. PsiQuantum의 3ms 미만 성능은 해당 범위 내에 있지만, Salience와 iPronics는 증폭된 칩 스위치에 대해 300 마이크로초(microseconds) 미만을 주장하며, 특히 iPronics는 칩이 연산하는 동안 스위칭 시간을 숨기기 위한 중간 워크로드 네트워크 재배선(network rewiring) 측면에서 이 점을 강조합니다.

속도를 개선할 여지는 상당히 많으며, PsiQuantum은 이미 그에 사용할 수 있는 소재를 보유하고 있습니다. 이 소재는 양자 시스템용 기존 64포트 스위치에 사용되며, 여기서 빛을 기가헤르츠(gigahertz) 속도로 전환해야 합니다. 이 소재인 티탄산 바륨(barium titanate, BTO)은 전압이 가해질 때 빛의 굴절 방식을 변화시키며, 회사는 더 일반적인 선택지인 니오븀 리튬화물(lithium niobate) 대신 BTO를 선택했는데, 이는 BTO가 찾을 수 있는 가장 강력한 효과를 가지고 있었기 때문입니다. 이 덕분에 스위칭 요소는 짧게 유지되고 손실은 낮아져 데모보다 약 백만 배 빠른 속도에서도 작동합니다. BTO는 열 스위칭 실리콘 질화물 플랫폼(thermally switched silicon nitride platform)을 사용하는 '데모 차량이나 초기 제품에는 필수적이지 않지만', 더 빠르고 발전된 미래 제품을 위한 '추가적인 경로'입니다.

현재 시점에서 시작해야 하는 근거는, 기존 애플리케이션을 위해 수천 개의 스위치를 구축하는 것이 PsiQuantum이 양자 컴퓨팅용으로 제작하는 부품의 패키징, 조립 및 공급망 위험을 줄여줄 것이라는 점입니다. 회사는 AI와 양자 컴퓨팅이 “상호 보완적인 기술(complementary technologies)”이라고 언급하며, 이것이 자사의 기술을 실제로 구현할 기회라고 말합니다. PsiQuantum은 지난 7월 Rob Soderbery를 전무이사로 영입하면서 그가 실리콘 포토닉스 플랫폼을 발전시켜 “AI 네트워킹 및 기타 차세대 컴퓨팅 인프라 전반에 걸쳐 응용 분야를 가속화할 것”이라며 로드맵을 암시했습니다. 또한, 이 회사는 다른 부품들과 함께 “고성능 광 스위치(high-performance optical switches)”를 위해 9월에 CHIPS 어워드를 확정했습니다.

공동 창립자인 Pete Shadbolt는 Google의 대안인 MEMS 스위치를 높이 평가했지만, 움직이는 부품이 필요 없는 단일 칩(monolithic chip)에서 유사한 품질의 스위칭을 선호한다고 밝혔습니다. Nvidia는 자사의 벤처 계열사 NVentures를 통해 지분을 보유하고 있으며, 실리콘 포토닉스뿐만 아니라 그래픽 처리 장치(GPU)와 양자 프로세싱 장치(QPU)인 “GPU-QPU 통합”에 대해 PsiQuantum과 협력하고 있습니다. Nvidia는 또한 경쟁사인 iPronics가 9월에 진행한 1억 2,500만 달러 규모의 투자 라운드에 참여하여 2세대 광 스위치를 개발하고 있습니다.

현재 Google 내부에서는 OCS(광 회로 스위치)가 AI 클러스터를 재배선하는 데 사용되고 있으며, 연구 회사 Cignal AI는 대부분의 배포가 이번 세기 말까지 구글 내부에 머무를 것으로 예상합니다. 반면, 구글 외부에서 OCS는 여전히 “개념 증명(proof-of-concept) 및 초기 시험 단계”에 있습니다. 하지만 이 회사는 올해 초 시장 추정치를 상향 조정하여 2026년에는 약 3배, 2029년에는 40% 이상 증가할 것으로 예상했습니다. PsiQuantum에게는 GPU 네트워크 분야에서 기회가 존재하며, 이는 Nvidia의 관심사와 연결되지만, 그곳에서의 채택은 당분간 제한적일 것으로 예상됩니다. 이 회사는 이미 GPU 공급업체 및 하이퍼스케일러를 포함한 여러 컴퓨팅 회사에 샘플과 테스트 키트를 제공했다고 밝혔습니다.

PsiQuantum은 "향후 몇 달 안에 상용 제품을 발표할 예정이며," 더 큰 장치에 대한 업데이트도 함께 제공할 것이다. 반면 경쟁사인 Salience는 올해 유럽 광통신 학회(European Conference on Optical Communication)에서 이미 64 포트(ports)를 시연했다. Salience의 로드맵에는 이미 128포트 및 256포트 제품이 포함되어 있다. 확장성(scaling)은 항상 문제가 되지만, 독립적으로 검증되지 않은 PsiQuantum의 수치가 증폭기 없이 64 포트에서 유지된다면, 더 큰 단일체(monolithic) 광 스위치(OCS)가 곧 나올 것이다.